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🚀 하이브리드 추천 방식: 머신러닝 추천 시스템의 융합추천 시스템은 사용자에게 관련성 있는 아이템을 제안하여, 사용자 경험을 향상하고 플랫폼의 참여를 유도하는 데 중요한 역할을 한다. 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링, 지식 기반 추천 등 다양한 접근 방식이 존재하지만, 각각 고유의 장단점을 가지고 있다. 하이브리드 추천 방식은 이러한 다양한 추천 방식을 결합하여 각 방법의 단점을 보완하고, 더 정확하고 풍부한 추천 결과를 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 추천 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 보다 개인화된 사용자 경험을 제공한다.🧩 하이브리드 추천 방식의 기본 원리 (Fundamental Principles of Hybrid Recommendation)하이브리드 ..

💡 서론: 추천 시스템의 세계로추천 시스템 (Recommendation System)은 오늘날 우리 일상생활에서 떼려야 뗄 수 없는 존재가 되었다. 넷플릭스 (Netflix)에서 영화를 추천받고, 아마존 (Amazon)에서 상품을 발견하고, 유튜브 (YouTube)에서 새로운 영상을 접하는 모든 순간, 강력한 추천 시스템이 우리 뒤에서 작동하고 있다. 이러한 시스템은 사용자 (User)의 선호도를 파악하여 개별 맞춤형 콘텐츠 (Content)를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시키고, 플랫폼의 참여도를 높이는 데 기여한다. 이 글에서는 추천 시스템의 핵심 기술 중 하나인 협업 필터링 (Collaborative Filtering)에 대해 자세히 알아보겠다.🤝 협업 필터링이란 무엇인가?협업 필터링 (Col..